数据挖掘在现代物流中应用的再度探析

本文介绍了数据挖掘在现代物流中应用的必要性，以及如何在物流中应用数据挖掘，并提出基于活动的现代物流剖析(ABP)的方法，进而使数据挖掘在现代物流中得以应用，提升现代物流管理的效绩。     

计算机前沿技术在科技管理领域的应用研究

数据挖掘,在科研领域也称为数据库中的知识发现,是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的技术。Web挖掘是数据挖掘技术在Web上的应用。Web挖掘处理的对象主要是半结构化的数据,这是它最主要的特点。目前我们的研究工作正是利用该项技术来实现科技信息的网络动态监测和信息的自动获取。自然语言处理技术,是指利用特定的算法使计算机系统能够理解和生成自然语言。它是人工智能活跃的研究领域之一,是人文科学和自然科学的交叉性学科。     

数据流频繁模式挖掘技术研究

数据流是一种潜在无限的、连续快速的、随时间不断变化的数据序列。数据流应用的出现,带动了相关技术的研究,其中包括数据流频繁模式挖掘的研究。文中介绍了数据流及频繁模式的基本概念,讨论了数据流频繁模式挖掘的相关技术,并对数据流的发展方向进行了展望。     

客户关系管理在现代商业银行营销管理中的应用

现代金融业的竞争和发展已逐渐突破传统业务的框架,进入一个以客户为中心的变革时代.注重收集客户信息,并进行充分的数据挖掘、分析和创新服务,设计出个性化、高附加值的金融产品,为客户提供完善的金融服务,已成为现代商业银行的核心任务之一.文章介绍了CRM在国内外商业银行的应用和发展;分析了实施CRM的制约因素并进一步提出对应策略.     

工程造价管理信息系统CCMIS的开发

如何利用计算机对工程项目实施情况和相关信息进行综合管理，有效利用造价历史数据辅助决策，已成为计算机造价技术开发应用面临的新课题。在信息技术领域．工程造价管理信息系统CCMlS为解决上述问题提供了思路。它基于功能强大的Excel电子表格软件，采用数据仓库(DW)构建存储和组织数据的基础，支持联机分析处理(O-LAP)、数据挖掘(DM)等尖端技术     

基于数据挖掘的航空公司客户关系管理

民航行业中的客户数据、业务数据量十分巨大，而且更新速度频繁，使用传统CRM统计方法所能取得的效果并不理想，存在很多因为数据滞留带来的分析误差。不过随着计算机技术、数据库技术、信息传送技术的日益发展，客户关系管理也进一步得到发展，数据挖掘（Data Mining）就是CRM新的发展趋势。     

数据挖掘--CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步，越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点，比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是，在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决，最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据，我们该如何去利用?正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起，论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性，着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

利用数据挖掘技术提升企业核心竞争力

叙述了数据挖掘的基本概念及数据挖掘常用的方法，论述了利用数据挖掘技术提升企业核心竞争能力的方法、手段和途径。     

数据挖掘技术在企业信用评价中的应用

企业信用评价由来已久,但到目前为止,尽管各企业拥有大量的客户数据,但没有把这些客户信息与相应的信用评价体系相结合,因此仍然停留在初级评价阶段。本文建议将数据挖掘技术应用于企业信用评价,充分利用已有信息,对客户提供可靠切实的信用评价,从而降低企业经营风险和防止信用欺诈。     

我国证券行业中CRM的应用

本文从客户关系管理(CRM)的概念入手,剖析了CRM在我国证券行业实施的必要性以及CRM在我国证券行业实施的现状,并提出了相应的实施建议。